static final int hash(Object key) {

        int h;

        /**先获取到key的hashCode，然后进行移位再进行异或运算，为什么这么复杂，不用想肯定是为了减少hash冲突**/

        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

    }

    public V put(K key, V value) {

        /**四个参数，第一个hash值，第四个参数表示如果该key存在值，如果为null的话，则插入新的value，最后一个参数，在hashMap中没有用，可以不用管，使用默认的即可**/

        return putVal(hash(key), key, value, false, true);

    }

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,

                   boolean evict) {

        //tab 哈希数组，p 该哈希桶的首节点，n hashMap的长度，i 计算出的数组下标

        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;

        //获取长度并进行扩容，使用的是懒加载，table一开始是没有加载的，等put后才开始加载

        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

            n = (tab = resize()).length;

        /**如果计算出的该哈希桶的位置没有值，则把新插入的key-value放到此处，此处就算没有插入成功，也就是发生哈希冲突时也会把哈希桶的首节点赋予p**/

        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

        //发生哈希冲突的几种情况

        else {

            // e 临时节点的作用， k 存放该当前节点的key

            Node<K,V> e; K k;

            //第一种，插入的key-value的hash值，key都与当前节点的相等，e = p，则表示为首节点

            if (p.hash == hash &&

                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                e = p;

            //第二种，hash值不等于首节点，判断该p是否属于红黑树的节点

            else if (p instanceof TreeNode)

                /**为红黑树的节点，则在红黑树中进行添加，如果该节点已经存在，则返回该节点（不为null），该值很重要，用来判断put操作是否成功，如果添加成功返回null**/

                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

            //第三种，hash值不等于首节点，不为红黑树的节点，则为链表的节点

            else {

                //遍历该链表

                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {

                    //如果找到尾部，则表明添加的key-value没有重复，在尾部进行添加

                    if ((e = p.next) == null) {

                        p.next = newNode(hash, key, value, null);

                        //判断是否要转换为红黑树结构

                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)

                            treeifyBin(tab, hash);

                        break;

                    }

                    //如果链表中有重复的key，e则为当前重复的节点，结束循环

                    if (e.hash == hash &&

                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                        break;

                    p = e;

                }

            }

            //有重复的key，则用待插入值进行覆盖，返回旧值。

            if (e != null) {

                V oldValue = e.value;

                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)

                    e.value = value;

                afterNodeAccess(e);

                return oldValue;

            }

        }

        //到了此步骤，则表明待插入的key-value是没有key的重复，因为插入成功e节点的值为null

        //修改次数+1

        ++modCount;

        //实际长度+1，判断是否大于临界值，大于则扩容

        if (++size > threshold)

            resize();

        afterNodeInsertion(evict);

        //添加成功

        return null;

    }

    final Node<K,V>[] resize() {

        Node<K,V>[] oldTab = table;

        //old的长度

        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;

        //old的临界值

        int oldThr = threshold;

        //初始化new的长度和临界值

        int newCap, newThr = 0;

        //oldCap > 0也就是说不是首次初始化，因为hashMap用的是懒加载

        if (oldCap > 0) {

            //大于最大值

            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {

                //临界值为整数的最大值

                threshold = Integer.MAX_VALUE;

                return oldTab;

            }

            //标记##，其它情况，扩容两倍，并且扩容后的长度要小于最大值，old长度也要大于16

            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&

                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

                //临界值也扩容为old的临界值2倍

                newThr = oldThr << 1;

        }

        /**如果oldCap<0，但是已经初始化了，像把元素删除完之后的情况，那么它的临界值肯定还存在，

           如果是首次初始化，它的临界值则为0

        **/

        else if (oldThr > 0)

            newCap = oldThr;

        //首次初始化，给与默认的值

        else {

            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;

            //临界值等于容量*加载因子

            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);

        }

        //此处的if为上面标记##的补充，也就是初始化时容量小于默认值16的，此时newThr没有赋值

        if (newThr == 0) {

            //new的临界值

            float ft = (float)newCap * loadFactor;

            //判断是否new容量是否大于最大值，临界值是否大于最大值

            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?

                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);

        }

        //把上面各种情况分析出的临界值，在此处真正进行改变，也就是容量和临界值都改变了。

        threshold = newThr;

        //表示忽略该警告

        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})

            //初始化

            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];

        //赋予当前的table

        table = newTab;

        //此处自然是把old中的元素，遍历到new中

        if (oldTab != null) {

            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {

                //临时变量

                Node<K,V> e;

                //当前哈希桶的位置值不为null，也就是数组下标处有值，因为有值表示可能会发生冲突

                if ((e = oldTab[j]) != null) {

                    //把已经赋值之后的变量置位null，当然是为了好回收，释放内存

                    oldTab[j] = null;

                    //如果下标处的节点没有下一个元素

                    if (e.next == null)

                        //把该变量的值存入newCap中，e.hash & (newCap - 1)并不等于j

                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

                    //该节点为红黑树结构，也就是存在哈希冲突，该哈希桶中有多个元素

                    else if (e instanceof TreeNode)

                        //把此树进行转移到newCap中

                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);

                    else { /**此处表示为链表结构，同样把链表转移到newCap中，就是把链表遍历后，把值转过去，在置位null**/

                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;

                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;

                        Node<K,V> next;

                        do {

                            next = e.next;

                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {

                                if (loTail == null)

                                    loHead = e;

                                else

                                    loTail.next = e;

                                loTail = e;

                            }

                            else {

                                if (hiTail == null)

                                    hiHead = e;

                                else

                                    hiTail.next = e;

                                hiTail = e;

                            }

                        } while ((e = next) != null);

                        if (loTail != null) {

                            loTail.next = null;

                            newTab[j] = loHead;

                        }

                        if (hiTail != null) {

                            hiTail.next = null;

                            newTab[j + oldCap] = hiHead;

                        }

                    }

                }

            }

        }

        //返回扩容后的hashMap

        return newTab;

    }

    public V get(Object key) {

        Node<K,V> e;

9        //调用getNode方法来完成的

        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;

    }

    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {

        //first 头结点，e 临时变量，n 长度,k key

        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;

        //头结点也就是数组下标的节点

        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&

            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {

            //如果是头结点，则直接返回头结点

            if (first.hash == hash &&

                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                return first;

            //不是头结点

            if ((e = first.next) != null) {

                //判断是否是红黑树结构

                if (first instanceof TreeNode)

                    //去红黑树中找，然后返回

                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

                do { //链表节点，一样遍历链表，找到该节点并返回

                    if (e.hash == hash &&

                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                        return e;

                } while ((e = e.next) != null);

            }

        }

        //找不到，表示不存在该节点

        return null;

    }

Entry<K,V> next = e.next

newTable[i] = e;

e = next;